他山之石在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录

Posted 2021-05-02 人工智能前沿讲习

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了他山之石在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。

作者：火星少女

模型转换

libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。在这一步官网提供了两种方法：

方法一：Tracing

这种方法操作比较简单，只需要给模型一组输入，走一遍推理网络，然后由torch.ji.trace记录一下路径上的信息并保存即可。示例如下：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  import torchimport torchvision
# An instance of your model.model = torchvision.models.resnet18()
# An example input you would normally provide to your model's forward() method.example = torch.rand(1, 3, 224, 224)
# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)

缺点是如果模型中存在控制流比如if-else语句，一组输入只能遍历一个分支，这种情况下就没办法完整的把模型信息记录下来。

方法二：Scripting

直接在Torch脚本中编写模型并相应地注释模型，通过torch.jit.script编译模块，将其转换为ScriptModule。示例如下：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  class MyModule(torch.nn.Module): def __init__(self, N, M): super(MyModule, self).__init__() self.weight = torch.nn.Parameter(torch.rand(N, M))
 def forward(self, input): if input.sum() > 0: output = self.weight.mv(input) else: output = self.weight + input return output
my_module = MyModule(10,20)sm = torch.jit.script(my_module)

forward方法会被默认编译，forward中被调用的方法也会按照被调用的顺序被编译
如果想要编译一个forward以外且未被forward调用的方法，可以添加 @torch.jit.export.
如果想要方法不被编译，可使用@torch.jit.ignore[1] 或者 @torch.jit.unused[2]

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  # Same behavior as pre-PyTorch 1.2@torch.jit.scriptdef some_fn(): return 2
# Marks a function as ignored, if nothing# ever calls it then this has no effect@torch.jit.ignoredef some_fn2(): return 2
# As with ignore, if nothing calls it then it has no effect.# If it is called in script it is replaced with an exception.@torch.jit.unuseddef some_fn3(): import pdb; pdb.set_trace() return 4
# Doesn't do anything, this function is already# the main entry point@torch.jit.exportdef some_fn4(): return 2

在这一步遇到好多坑，主要原因可归为一下两点

1. 不支持的操作

TorchScript支持的操作是python的子集，大部分torch中用到的操作都可以找到对应实现，但也存在一些尴尬的不支持操作，详细列表可见unsupported-ops[3]，下面列一些我自己遇到的操作：

1）参数/返回值不支持可变个数，例如

def __init__(self, **kwargs):

或者

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  if output_flag == 0: return reshape_logitselse: loss = self.loss(reshape_logits, term_mask, labels_id) return reshape_logits, loss

2)各种iteration操作

eg1.

layers = [int(a) for a in layers]

报错torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: ListComp aren’t supported

可以改成：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
  
  
    
    
  for k in range(len(layers)): layers[k] = int(layers[k])

eg2.

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  seq_iter = enumerate(scores)try: _, inivalues = seq_iter.__next__()except: _, inivalues = seq_iter.next()

eg3.

line = next(infile)

3)不支持的语句

eg1. 不支持continue

torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: continue statements aren’t supported

eg2. 不支持try-catch

torch.jit.frontend.UnsupportedNodeError: try blocks aren’t supported

eg3. 不支持with语句

4）其他常见op/module

eg1. torch.autograd.Variable

解决：使用torch.ones/torch.randn等初始化+.float()/.long()等指定数据类型。

eg2. torch.Tensor/torch.LongTensor etc.

解决：同上

eg3. requires_grad参数只在torch.tensor中支持，torch.ones/torch.zeros等不可用

eg4. tensor.numpy()

eg5. tensor.bool()

解决：tensor.bool()用tensor>0代替

eg6. self.seg_emb(seg_fea_ids).to(embeds.device)

解决：需要转gpu的地方显示调用.cuda()

总之一句话：除了原生python和pytorch以外的库，比如numpy什么的能不用就不用，尽量用pytorch的各种API。

2.指定数据类型

1）属性，大部分的成员数据类型可以根据值来推断，空的列表/字典则需要预先指定

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  from typing import Dict
class MyModule(torch.nn.Module): my_dict: Dict[str, int]
 def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() # This type cannot be inferred and must be specified self.my_dict = {}
 # The attribute type here is inferred to be `int` self.my_int = 20
 def forward(self): pass
m = torch.jit.script(MyModule())

2）常量，使用Final关键字

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  try: from typing_extensions import Finalexcept: # If you don't have `typing_extensions` installed, you can use a # polyfill from `torch.jit`. from torch.jit import Final
class MyModule(torch.nn.Module):
 my_constant: Final[int]
 def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() self.my_constant = 2
 def forward(self): pass
m = torch.jit.script(MyModule())

3）变量。默认是tensor类型且不可变，所以非tensor类型必须要指明

def forward(self, batch_size:int, seq_len:int, use_cuda:bool):

方法三：Tracing and Scriptin混合

一种是在trace模型中调用script，适合模型中只有一小部分需要用到控制流的情况，使用实例如下：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  import torch
@torch.jit.scriptdef foo(x, y): if x.max() > y.max(): r = x else: r = y return r

def bar(x, y, z): return foo(x, y) + z
traced_bar = torch.jit.trace(bar, (torch.rand(3), torch.rand(3), torch.rand(3)))

另一种情况是在script module中用tracing生成子模块，对于一些存在script module不支持的python feature的layer，就可以把相关layer封装起来，用trace记录相关layer流，其他layer不用修改。使用示例如下：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  import torchimport torchvision
class MyScriptModule(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MyScriptModule, self).__init__() self.means = torch.nn.Parameter(torch.tensor([103.939, 116.779, 123.68]) .resize_(1, 3, 1, 1)) self.resnet = torch.jit.trace(torchvision.models.resnet18(), torch.rand(1, 3, 224, 224))
 def forward(self, input): return self.resnet(input - self.means)
my_script_module = torch.jit.script(MyScriptModule())

保存序列化模型

如果上一步的坑都踩完，那么模型保存就非常简单了，只需要调用save并传递一个文件名即可，需要注意的是如果想要在gpu上训练模型，在cpu上做inference，一定要在模型save之前转化，再就是记得调用model.eval(),形如

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  gpu_model.eval()cpu_model = gpu_model.cpu()sample_input_cpu = sample_input_gpu.cpu()traced_cpu = torch.jit.trace(traced_cpu, sample_input_cpu)torch.jit.save(traced_cpu, "cpu.pth")
traced_gpu = torch.jit.trace(traced_gpu, sample_input_gpu)torch.jit.save(traced_gpu, "gpu.pth")

C++ load训练好的模型

要在C ++中加载序列化的PyTorch模型，必须依赖于PyTorch C ++ API（也称为LibTorch）。libtorch的安装非常简单，只需要在pytorch官网下载对应版本，解压即可。会得到一个结构如下的文件夹。

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  libtorch/ bin/ include/ lib/ share/

然后就可以构建应用程序了，一个简单的示例目录结构如下：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
  
  
    
    
  example-app/ CMakeLists.txt example-app.cpp

example-app.cpp和CMakeLists.txt的示例代码分别如下：

#include <torch/script.h> // One-stop header.#include <iostream>#include <memory>int main(int argc, const char* argv[]) { if (argc != 2) { std::cerr << "usage: example-app <path-to-exported-script-module>\n"; return -1;  }
 torch::jit::script::Module module; try { // Deserialize the ScriptModule from a file using torch::jit::load(). module = torch::jit::load(argv[1]); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "error loading the model\n"; return -1; }
 std::cout << "ok\n";}

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)project(custom_ops)
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(example-app example-app.cpp)target_link_libraries(example-app "${TORCH_LIBRARIES}")set_property(TARGET example-app PROPERTY CXX_STANDARD 14)

至此，就可以运行以下命令从example-app/文件夹中构建应用程序啦：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
  
  
    
    
  mkdir buildcd buildcmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/path/to/libtorch ..cmake --build . --config Release

其中/path/to/libtorch是之前下载后的libtorch文件夹所在的路径。这一步如果顺利能够看到编译完成100%的提示，下一步运行编译生成的可执行文件，会看到“ok”的输出，可喜可贺！

执行Script Module

终于到最后一步啦！下面只需要按照构建输入传给模型，执行forward就可以得到输出啦。一个简单的示例如下：

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
    
    
    
    
    
  
  
    
    
  // Create a vector of inputs.std::vector<torch::jit::IValue> inputs;inputs.push_back(torch::ones({1, 3, 224, 224}));
// Execute the model and turn its output into a tensor.at::Tensor output = module.forward(inputs).toTensor();std::cout << output.slice(/*dim=*/1, /*start=*/0, /*end=*/5) << '\n';

前两行创建一个torch::jit::IValue的向量，并添加单个输入. 使用torch::ones()创建输入张量，等效于C ++ API中的torch.ones。然后，运行script::Module的forward方法，通过调用toTensor()将返回的IValue值转换为张量。C++对torch的各种操作还是比较友好的，通过torch::或者后加_的方法都可以找到对应实现，例如

 
   
   
 
  
    
    
   
    
    
  
  
    
    
  torch::tensor(input_list[j]).to(at::kLong).resize_({batch, 128}).clone()//torch::tensor对应pytorch的torch.tensor; at::kLong对应torch.int64;resize_对应resize

最后check一下确保c++端的输出和pytorch是一致的就大功告成啦~

踩了无数坑，薅掉了无数头发，很多东西也是自己一点点摸索的，如果有错误欢迎指正！

参考资料：

[1] https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.jit.ignore.html#torch.jit.ignore

[2] https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.jit.unused.html#torch.jit.unused

[3] https://pytorch.org/docs/master/jit_unsupported.html#jit-unsupported

https://pytorch.org/cppdocs/

https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html